

Python用 Crawlee
紹介 :
Crawleeは、信頼性の高いWebスクレイピングツールを構築するためのPythonライブラリです。熟練のWebスクレイピング開発者によって構築され、毎日数百万ページのクロールに使用されています。CrawleeはJavaScriptレンダリングをサポートしており、コードを書き直すことなくブラウザスクレイピングに簡単に切り替えることができます。さらに、自動スケーリングとプロキシ管理機能を提供し、システムリソースに基づいてプロキシをインテリジェントに管理およびローテーションし、頻繁にタイムアウトしたりネットワークエラーを返すプロキシを破棄します。
ターゲットユーザー :
Python用Crawleeは、大規模なWebデータ収集を行う必要がある開発者やデータサイエンティストに適しています。迅速かつ信頼性の高いスクレイピングツールの構築方法を提供することで、ユーザーはWebデータの取得と処理を効率的に行うことができます。特に、JavaScriptレンダリングを処理する必要がある場合や、高度にカスタマイズされたスクレイピング動作が必要なシナリオに適しています。
使用シナリオ
ソーシャルメディアデータの収集(市場分析やユーザー行動調査用)
ECサイトの商品情報の収集(価格比較や在庫監視用)
ニュースサイトのコンテンツ収集(コンテンツ集約やニュース分析用)
製品特徴
モダンなPythonで記述されており、型ヒントが含まれており、IDEでのコード補完機能を提供します。
Playwrightをベースに構築されており、3行のコードでHTTPスクレイピングからヘッドレスブラウザスクレイピングに切り替えることができます。
Chrome、Firefoxなど、複数のブラウザをサポートしています。
プロキシを自動的に管理およびローテーションし、パフォーマンスの低いプロキシをインテリジェントに破棄します。
CLIツールを提供し、新規プロジェクトの迅速な作成とテンプレートコードの追加を可能にします。
データ抽出とデータセットエクスポート機能を提供し、データ管理と分析を容易にします。
使用チュートリアル
1. CrawleeとPlaywrightをインストールします: pipを使用してCrawleeをインストールし、playwright installを実行してブラウザバイナリをインストールします。
2. CLIを使用して新規プロジェクトを作成します: pipx run crawlee create my-crawlerコマンドを使用して、新しいスクレイピングプロジェクトを作成します。
3. スクラピングロジックを記述します: プロジェクト内で、リクエスト処理、データ抽出、プロキシ管理を含むスクレイピングロジックを記述します。
4. スクラピングを実行します: asyncioを使用してmain関数を起動し、指定されたURLのクロールを開始します。
5. データを処理します: スクラピングが完了したら、データセットをJSONファイルにエクスポートするか、データを直接使用できます。
6. 最適化とメンテナンス: 必要に応じてスクレイピングパラメータを調整し、プロキシの使用戦略を最適化し、スクレイピングの安定性と効率を維持します。
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